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针对“人机物”三元融合的万物智能互联时代需求,中国科学院计算技术研究所的学者提出了“信息高铁”高通量低熵算力网的设计构想,在基础设施层提供低熵有序的支持,从而显著提升性能与品质.但信息高铁构想尚缺乏实验数据支撑.本文量化定义了通量、良率、CPU熵,分别用于刻画系统的性能、品质、无序程度;构建了信息高铁原型系统;并与基于Kubernetes容器编排的云计算系统进行对比.通过北京-南京的广域实验,验证了信息高铁原型系统可数量级提升良率和通量,其正则化后的CPU熵降至K8s系统的50%以下.本文通过提供实验数据分析结果,初步验证了信息高铁的低熵高通量潜力. 相似文献
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在高性能计算领域,数据流是一类重要的计算结构,也在很多实际场景表现出很好的性能和适用性。在数据流计算模式中,程序是以数据流图来表示的,数据流计算中一个关键的问题是如何将数据流图映射到多个执行单元上。通过分析现有数据流结构的指令映射方法及其不足,提出了基于数据流结构的新型指令映射优化方法。主要是根据多地址共享数据包的特性对指令映射方法进行优化,延迟多地址共享数据路由包的拆分,减少网络拥堵。 相似文献
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目的 针对现有服装搭配系统中,提取服装图像深度特征进行搭配所需时间过长的问题,提出了一种新的FMatchNet网络提取哈希特征进行服装快速搭配的方法。方法 首先采用快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)方法检测出图像中的服装,用此服装进行搭配可以最大限度地保留服装信息并消除背景信息的干扰。然后用深度卷积神经网络提取服装的深度特征并产生服装的哈希码,采用查询扩展的方法完成服装搭配。模型采用Siamese网络的训练方法使哈希码尽可能保留服装图像的语义信息。另外,由于目前国际上缺少大型时尚服装数据库,本文扩建了一个细粒度标注的时尚服装数据库。结果 在FClothes数据库上验证本文方法并与目前流行的方法进行对比,本文方法在哈希长度为16时,上、下服装搭配方面的准确度达到了50.81%,搭配速度相对于基本准线算法提高了近3倍。结论 针对大规模服装搭配问题,提出一种新的FMatchNet网络提取特征进行服装快速搭配的方法,提高了服装搭配的精度和速度,适用于日常服装搭配。 相似文献
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